2025年9月1日,欧洲心脏病学会(ESC)迎来成立75周年庆典。在最新发表于《欧洲心脏杂志》的特刊文章中,ESC主席Thomas F. Lüscher教授回顾了心脏病学的辉煌历程,并对人工智能(AI)和机器学习(ML)驱动下的数字化心脏病学未来进行了深入展望。
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从绝症到可治愈:心脏病学75年巨变
1950年9月2日,ESC在首任主席Karl G.W. Nylin的领导下正式成立。彼时的心脏病学几乎是一个纯观察性学科——心肌梗死患者无药可救,没有除颤器治疗室颤,心力衰竭患者只能依靠洋地黄维持生命。即使是美国总统艾森豪威尔在1955年心脏病发作时,医生也只能使用亚硝酸戊酯和吗啡进行对症处理。
75年后的今天,心脏病学已发生翻天覆地的变化。Lüscher教授指出,通过及时的阿司匹林治疗、球囊扩张和支架植入,急性心肌梗死的住院死亡率已从1950年的50%降至目前稳定患者的约3%。这一成就得益于无数里程碑式的突破:1977年Andreas Grüntzig完成首例冠状动脉球囊成形术,1988年Ulrich Sigwart和Jacques Puel植入首个支架,以及1998年Michel Haïssaguerre证实房颤可通过射频消融根治。
急性心肌梗死住院死亡率随时代发展而下降
人工智能重塑诊疗模式
当前,心脏病学正站在又一次革命的门槛上。Lüscher教授强调,人工智能和机器学习将把心脏病学转变为一门数字化学科,提供真正的精准医疗。
“一旦确立诊断,我们对所有患者的治疗方式基本相同——这使医疗实践变得可行和有效,但并不精确,"Lüscher教授解释道。AI/ML能够快速、精确地分析大型数据集,定义其组成部分之间复杂的相互作用,为精准医疗奠定基础。
机器学习与精准医疗
通过整合人口统计学、临床发现、心电图、影像学、生物标志物特征、常规实验室参数和遗传学数据,AI/ML可以实现深度表型分析和个体患者的数字孪生。这为精确的风险预测和个体化治疗策略奠定了基础。例如,急性冠脉综合征后的个体化预防策略将根据患者的心血管风险是脂质驱动型、炎症型、肾性还是糖尿病性质而有所不同。
心脏病医生角色的重新定义
在AI时代,传统心脏病医生的技能结构将发生根本性变化。Lüscher教授预测,听诊、临床检查、心电图和影像读片等传统技能在培训和临床实践中的重要性将大幅下降。
“AI/ML算法在读取心电图方面已超越任何心脏病医生,"Lüscher教授指出,“基于窦性心律的几个心跳,它们就能预测年龄和性别、左心室功能不全、既往房颤发作,甚至怀疑主动脉瓣狭窄和淀粉样变性心脏病。"
取而代之的是,AI/ML素养、评估算法质量和正确使用将成为必备技能。数字心脏病学将成为一个新的亚专科。手动操作技能将在很长时间内仍是经过培训的介入心脏病医生、电生理医生和外科医生的特权,因为机器人技术虽然发展迅速,但仍无法模拟人类手指的精细调节。
同时,由于AI/ML能够有效、快速地准备数据,它为医生提供了更多时间与患者交流,倾听、展现同理心并解释病情。
随着时间的推移,人类技能的变化
在总结中,Lüscher教授引用亚伯拉罕·林肯的名言:“预测未来的最好方法就是创造未来!"他强调,正如工业革命中蒸汽机的出现并未导致大规模失业,而是催生了工厂工人、工程师、电工、司机等新职业一样,AI革命也将在医学领域创造全新的专业岗位。
“未来是光明的——让我们共同塑造它!"
参考文章
Lüscher T F. Shaping the future on a solid tradition[J]. European Heart Journal, 2025: ehaf693.
Thomas F. Lüscher
现任ESC主席
国际知名的心脏病学专家,目前担任伦敦医学中心心脏病学顾问医师,同时兼任皇家布朗普顿和哈里菲尔德医院信托基金会及伦敦帝国理工学院的研究、教育与发展主任和心脏病学顾问医师,并担任苏黎世大学分子心脏病学中心主任。被评为全球被引用次数最多的 0.5% 的科学家之一。
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